新一代G7系列浪潮云海超融合EC纠删功能设计

浪潮云海在2023年5月正式发布新一代InCloud Rail G7系列超融合一体机，其内置的InCloud dSAN超融合存储组件，基于新一代的硬件平台设计，支持全栈RDMA协议，同时在EC纠删功能上也带来全新体验，为新时代用户提供更丰富的产品功能。

本文将详细解读InCloud dSAN在新一代InCloud Rail G7系列超融合一体机上如何设计EC纠删功能。

什么是EC纠删码技术？

纠删码技术是一种数据保护方法，主要是通过利用纠删码算法将原始数据分割成多段，然后进行扩展和编码校验，并将分段数据和校验一并在磁盘、存储节点或其他位置存储起来，以达到容错目的。基本原理：总数据块 = 原始数据块 + 校验块，常用表示为，n= k + m基本思想是将ｋ块原始的数据元素通过一定的编码计算，得到ｍ块校验元素。对于这ｋ+ｍ块元素，当其中任意的ｍ块元素发生故障（包括数据和校验出错），均可以通过对应的重构算法恢复出原来的ｋ块数据。

EC纠删码在块存储设计的挑战

EC纠删码数据切分和计算示意图

上述场景以K = 4，M = 2为例，首先将应用数据拆分成4个分片，然后计算出两个校验条带分片，然后按照数据分布算法，将6个分片数据下发到6个节点上存储。由于多副本策略是客户常用的数据冗余策略，我们将EC纠删码和三副本的的读写流程及故障场景下的流程做了相关分析：由下表中可得出，在正常写流程中，需要消耗7个IO完成正常的写入流程，同时在有故障场景的读写，需要7个IO，有较大的读写惩罚。另外，在小块IO读写流程中，如果数据块小于EC切片数据大小，会存在空间浪费的情况。

数据冗余策略	读写场景	消耗读写IO次数
EC（4+2）	正常读	1个
正常写	4个读IO，3个写IO
落在故障盘的读	5个读IO
落在故障盘的写	5个读IO + 2个写IO
三副本	正常读	1个
正常写	3个
落在故障盘的读	2个
落在故障盘的写	1个

在超融合的应用场景中，用户经常使用块存储承接应用数据，适用于包括虚拟化、云平台、数据库等场景。此种场景下会产生非常多的小块随机读写负载，同时用户对于时延要求较高，要求控制在5ms以内，且要求在故障场景下，对业务影响较小。这些要求正是EC纠删码的缺点。

浪潮云海超融合在新一代G7平台的EC设计

由于EC的优劣势明显，如何在超融合块存储上使用EC功能是时下刚需，浪潮云海超融合在新一代G7平台做了独特的方案设计：

EC纠删码设计方案

方案亮点主要有：

数据分层管理：将数据存储划分为缓存层和数据层，其中缓存层使用高性的NVMe和Sata SSD存储，同时在缓存层使用多副本的设计，提供高性能数据存储能力。数据层提供EC存储，主要由HDD硬盘存储，提供高容量存储空间。

智能缓存管理：设计冷热分层的智能缓存管理，高效识别热点数据和冷数据，同时设计全局的缓存管理功能，确保客户的热数据保存在缓存空间中。

数据空间高效存储：在缓存层中由于副本存储，将上层应用的小块IO聚合，当数据变成冷数据下刷至EC存储层时，由于下刷采用数据对齐，聚合成大块的顺序条带读写，可以在EC数据层进行高效的数据存储。

EC加速计算：设计支持多个EC加速引擎，支持不同平台的EC加速计算，其中在Intel平台使用ISA-L的EC加速库，发挥Intel CPU的EC计算能力。

为了验证方案效果：同时对比ISA-L加速计算和使用Jerasure纯软件不经过CPU加速计算的性能测试。下图所示测试数据采用了金融和医疗等行业常用的数据库应用，使用1G的测试数据，在触发数据下刷场景下，使用EC算法选择Reed-Solomon和Cauchy算法测试EC纠删场景。从实验数据发现：

不同K/M模型ISA-L和Jerasure的EC计算带宽对比

ISA-L在不同的K/M模型下，EC计算带宽表现较为稳定，而软件计算随着计算量增加呈线性下降趋势；

ISA-L在新一代G7平台的吞吐率为9.8 GB/s，相较于软件计算提升5.7倍。

总结：EC纠删码相较于多副本策略虽然可以提升存储的利用率，如4 + 2场景利用率为66%，3副本只有33%，8 + 2可以做到80%。但是其涉及到EC的纠删计算、数据校验、读写惩罚等问题相较于多副本仍存在较多优化空间。InCloud dSAN分布式存储软件在新一代G7平台，依托于新硬件（Intel新一代至强CPU）、ISA-L软件加速库，设计新型的EC功能，采用独特的数据分层、智能缓存管理、软件硬协同等方案，解决了当前广泛存在的数据冗余和存储空间利用难题。

审核编辑：汤梓红